mysql慢查询日志需动态开启（set global slow_query_log = on）并设long_query_time（如1.0秒），指定slow_query_log_file路径，且默认不记录update/delete；解析推荐pt-query-digest而非mysqldumpslow；日志轮转须先关闭再重命名或用flush slow logs。
slow_query_log 怎么打开才真正生效
MySQL 的慢查询日志默认是关闭的，光改配置文件不重启或不动态启用，slow_query_log 就只是个摆设。很多线上环境配了但查不到慢 SQL，根本原因是没确认它是否真在写入。
- 动态开启（无需重启）：
SET GLOBAL slow_query_log = ON;，但要注意：该命令只对新连接生效，当前会话不会记录自己执行的语句 - 必须同时设置
long_query_time，例如SET GLOBAL long_query_time = 1.0;（单位秒，支持小数），否则默认是 10 秒，大部分“慢”都漏掉了 - 日志路径由
slow_query_log_file控制，建议显式指定绝对路径（如/var/log/mysql/mysql-slow.log），避免 MySQL 自行拼接出错或权限不足 - 检查是否生效最直接的方式：
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log%';和SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';
为什么开了 slow_query_log 却没记录 UPDATE/DELETE
默认情况下，MySQL 只记录 SELECT 语句到慢查询日志，UPDATE、DELETE、INSERT 等写操作不会被收录——这是很多人排查 DML 性能问题时踩的第一个坑。
- 要捕获所有慢语句，必须开启
log_queries_not_using_indexes并配合min_examined_row_limit，但这俩不是为 DML 设计的，仍不可靠 - 真正可行的办法是启用
general_log+ 过滤，但开销大，仅限临时诊断；生产环境更推荐用performance_schema.events_statements_summary_by_digest查聚合后的慢执行摘要 - 如果非要用慢日志抓写操作，5.7+ 可设置
log_output = 'TABLE'并查mysql.slow_log表，但注意该表默认是 CSV 引擎，插入性能差，且不自动清理
mysqldumpslow 解析慢日志总报错或结果不准
mysqldumpslow 是 MySQL 自带的分析工具，但对现代慢日志格式兼容性差，尤其遇到带毫秒精度的 long_query_time（如 0.1）、带注释的 SQL 或多行语句时，解析极易出错或合并失败。
- 常见错误信息：
Use of uninitialized value $arg in pattern match或统计数量明显少于实际行数 - 原因：它依赖正则硬匹配，无法处理反引号包裹的库表名、参数化后的占位符（如
WHERE id = ?）、以及新版日志中新增的Rows_examined字段位置偏移 - 替代方案：用
pt-query-digest（Percona Toolkit），它能准确解析各类格式，支持按指纹聚合、生成报告、输出到表，命令示例：pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log - 注意：运行
pt-query-digest时，确保日志文件无并发写入（最好先FLUSH LOGS切一份副本再分析）
慢查询日志太大导致磁盘爆满怎么办
慢查询日志不会自动轮转，长期运行的服务可能几天就写满几十 GB，而 logrotate 直接切文件会导致 MySQL 继续往旧 fd 写，磁盘空间并不会释放。
- 正确做法是先让 MySQL 关闭当前句柄：
SET GLOBAL slow_query_log = OFF;，再用mv重命名日志，然后SET GLOBAL slow_query_log = ON;，它会新建文件 - 更稳妥的是用
FLUSH SLOW LOGS;（8.0.14+）或FLUSH LOGS;（全量刷新），但后者会影响其他日志，慎用 - 预防性配置：在 my.cnf 中加
log_error_verbosity = 2（减少冗余信息）、限制单条日志长度（max_long_query_time不可用，得靠应用层控制 SQL 长度），并定期用pt-query-digest --since做增量分析
真正的难点不在开关日志，而在于区分“哪些慢是偶发抖动、哪些是索引缺失、哪些是业务逻辑缺陷”。日志只是线索，不是答案。分析时别只盯 Query_time，Lock_time 和 Rows_examined 的比值往往更能说明问题。
